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數學基礎知識。 課程簡介 人工智能的技術歸根到底都建立在數學模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數學基礎知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握線性代數的基礎知識及應用。 2、掌握概率論與數理統(tǒng)計的基礎知識及應用。 3、理解信息熵與基尼系數的相關知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應用。來自：百科
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關系抽取任務。LLM本身蘊含知識，且具備較強的語義理解能力，因此，可利用LLM從原始數據中抽取實體、關系，進而構建知識圖譜。 第三種融合路線是KG+LLM協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。以知識表示為例，文本語料庫和知識圖譜都蘊含了大量的知識，文本中的知識通常是非結構化的，圖譜里的知識則是結構來自：百科
